摘要：线缆手工敷设的弯曲程度是影响线缆敷设质量一项关键指标.为获取手工敷设过程中所操作的线缆区域,即线缆目标图像区域,提出一种面向手工装配的线缆目标图像的分割方法.首先对于第一视角下线缆手工装配现场图像在HSV颜色空间下分割线缆连通区域,根据区域轮廓得到线缆目标区域的最小矩形包围盒;然后利用YCrCb颜色空间分割出线缆手工装配时双手区域,对该区域应用曲率分析法获取双手拇指信息;再基于二维方向包围盒相交原理分析双手拇指点与所有最小矩形包围盒的位置关系,求得线缆目标包围盒;最后对线缆目标图像轮廓,采用漫水填充算法制作掩模图像,得到线缆目标图像.实验结果证明,该方法能较好地分割手工装配操作过程中线缆目标图像,并用于分析装配线缆弯曲的程度.

摘要：为了获得固体火箭发动机喷管外流场的温度和热流密度,同时提高测量结果的响应程度和准确性,提出了一种固体火箭发动机外流场温度和热流密度新的测量方法。该方法应用了一套相同尺寸不同材料的双热电偶测温装置和热流测量计的组合测量装置,测量了发动机喷管外高温燃烧产物的温度和热流密度。采用FLUENT软件对固体火箭发动机喷管外流场开展了数值仿真,仿真结果与该方法的实测结果近似,进一步验证了该方法的正确性。研究结果表明,固体火箭发动机点火后喷管外部会产生高温高速的羽流,并伴随着一串串明显的激波,随着飞行高度不断攀升,羽流对外充分膨胀做功,其扩张角不断增大,激波也逐渐消失,同时该测量方法也可以为火焰导流槽的结构和热防护设计提供数据支持。

摘要：采用Greatrix燃速增大模型计算燃面上各点瞬时燃速,运用Fluent局部网格重构技术,通过UDF函数实现控制环形燃烧室的非均匀推移过程,对6种横向加速度条件下HTPB推进剂燃速特性进行了数值模拟计算,与文献实验结果的相对误差为8.2%。结果分析表明,最大燃速出现在加速度与燃面垂直位置上,且随加速度增大而增大,50g加速度下的最大燃速比基础燃速提高82.5%;燃面上各位置燃速和加速度敏感系数均随载荷方位角的增大而减小;引入加速度敏感系数修正因子,建立了随加速度和载荷方位角同时变化的燃速公式。上述结论可为固体火箭非对称药柱设计提供参考依据。

摘要：为解决多品种小批量生产方式存在过程输出自相关和机器设置的频繁调整通常导致过程均值偏离目标值两个问题。提出以改进的稳态自回归滑动平均控制图为监控技术、以基于稳态卡尔曼滤波器的Grubbs调和规则为调整技术的集成理论。其中,针对稳态自回归滑动平均控制图在高阶自回归滑动平均过程下难以求解稳态方差的问题,建立了通用的任意阶平稳自回归过程下稳态方差的求解方法,使其适用范围更广;针对稳态自回归滑动平均控制图的参数设计方法效率较低,提出了基于条件概率的参数设计方法,使其监控效率更好。当控制图预警后,采用Grubbs调和规则对生产过程进行调整。通过仿真实验和实例研究验证了改进的参数设计方法和集成方法的有效性。

摘要：增强现实装配引导技术应用于复杂工业产品的装配引导中,可以提高装配操作人员装配效率。在产品增强现实装配引导过程中,对装配基体及装配零部件的位姿估计是实现真实场景中增强现实装配引导信息注册的关键技术环节。为同时对装配基体以及零部件进行位姿估计,实时获取装配基体与零部件的相对位置关系进行位置检测,针对装配过程中装配基体与装配零部件的不同特点,分别采用不同的位姿估计方法:使用SIFT特征点匹配和PNP方法对装配基体位姿进行位姿估计;使用LINEMOD算法对装配零部件进行位姿估计。本研究以汽车车门板状连接件及车窗驱动电机的装配为例,说明了该位姿估计方法对真实场景中虚拟装配引导信息注册的有效性,能够应用于产品增强现实装配引导中。

摘要：液化和凝固是流体系统工程中常见的两种基本现象。由于低温流体液化点和凝固点温度都非常低,给受控条件下观测流体的液化和凝固过程带来了困难。设计并搭建了基于G-M低温制冷机的流体受控液化和凝固过程可视化实验装置,并对氮气(44~80 K)、氩气(50~90 K)、氧气(50~90 K)3种低温流体的液化和凝固过程进行控制观测,获得了3种流体在一定温度下的相变过程的视频图像。实验结果表明,3种低温流体的凝固过程表现出较明显的固化行为特性差异。

摘要：薄壁构件增量成形加工质量受到装备综合刚度的影响。针对自主设计的薄壁件双面多点增量成形装备,建立了"支撑工具头模块-工件-成形工具头模块"加工系统综合刚度模型,模型综合考虑了成形设备运动闭链各环节刚度,并依此研究了总体刚度场随支撑头径向收缩、周向旋转而产生的变化。以直母线圆锥台成形作为算例进行了分析和实验,随着加工进行,支撑头径向收缩,刀位点综合刚度逐渐增大,最大轮廓误差出现在刚度最薄弱的圆锥台底部过渡处。

摘要：高精度大尺寸测量场的构建是实现大部件自动装配工艺的基础,测量设备需要多次转站对部件所有关键点进行测量,并使用数据融合技术得到测量结果。作为大尺寸测量领域常见的测量设备,全站仪可以用于组建高精度的测量控制网络。首先在多站位下获得冗余测量数据,使用奇异值分解法求解站位之间的转站参数,作为迭代初值。然后以高精度角度测量值作为约束,采用雅可比迭代方法对测量结果进行优化,提高全站仪的测量精度。最后使用全站仪开展数据融合实验,对某型号大型火箭筒段端面的关键点进行测量,优化后的拟合平面精度提高近30%。该研究提高了大尺寸测量的总体精度,有望为大尺寸零件自动装配工艺提供帮助。

摘要：研究了基于磁流体动力学的卫星调姿用动量环中的基础问题。针对直流式的磁流环,基于电磁学原理和流体相关经验公式,进行了相关性能参数的公式推导。提出了两种电磁结构布局方案,分别利用粒子群算法进行了尺寸优化。根据上述优化结果,择优选择了轴向磁场方案,并进行了CFD仿真,分析了流场分布情况以及调姿性能,为课题后续工作提供了基础。

摘要：在红外目标识别领域,基于卷积神经网络的深度学习算法的识别精度已远远超过了传统模式识别算法,但神经网络的实现需要依赖庞大的计算和存储能力,难以在无人机等嵌入式平台上进行部署。针对此问题,将通道级量化策略和梯度的近似优化训练引入到了低比特神经网络模型的建立中,并提出了一种可充分利用硬件计算资源的FPGA加速器,其整体平均性能为65.6GOPS。与其他相关工作的对比表明,低比特量化方法及其FPGA加速器的实现,可以为嵌入式红外目标识别系统提供一种能效高、识别精度高的解决方案。